Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Estimador Bayesiano de Apareamiento

El Estimador Bayesiano de Apareamiento (Bayesian Matching Estimator) estima los efectos promedio del tratamiento en estudios observacionales combinando el apareamiento clásico por vecino más cercano o por kernel con un posterior bayesiano sobre el efecto del tratamiento. Hereda la lógica de balanceo de covariables del apareamiento, mientras que propaga la incertidumbre a través de una distribución posterior completa en lugar de depender de errores estándar asintóticos, produciendo intervalos de credibilidad que reflejan tanto la variabilidad del muestreo como el conocimiento previo.

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Fuentes

  1. Rubin, D. B. (1978). Bayesian inference for causal effects: The role of randomization. The Annals of Statistics, 6(1), 34-58. DOI: 10.1214/aos/1176344064
  2. Heckman, J. J., Ichimura, H., & Todd, P. (1998). Matching as an econometric evaluation estimator. Review of Economic Studies, 65(2), 261-294. DOI: 10.1111/1467-937X.00044

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Matching Estimator for Average Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/bayesian-matching-estimator

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ScholarGateBayesian Matching Estimator (Bayesian Matching Estimator for Average Treatment Effects). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/causal-inference/bayesian-matching-estimator · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026